撒花！港中文周博磊--強化學習課程完結（附課件下載！）

【導讀】 從三月中旬開始到現在，歷時整整兩個多月時間，每週錄製和剪輯一課視頻，週末至少投入大半天時間，周博磊大牛終於獨自一人把這門《強化學習綱要》整理完成。這可能也是全網第一個中文強化學習課程。超級贊，感謝大牛的課程分享，下面視頻齊刷刷放一起，還沒看的各位RLer們，快去看起來！（文末附視頻鏈接和課件打包下載！）

個人簡介

周博磊： 2010年本科畢業於上海交通大學，2012年碩士畢業於香港中文大學，2018年博士畢業於麻省理工學院，現任香港中文大學信息工程系助理教授。

研究方向主要爲機器感知和決策，重點是通過學習可解釋、結構化的表徵，使機器能夠在複雜的環境中感知、推理和行動。

獲獎榮譽：

1. MIT Technology Review 2020年亞太地區35歲以下的創新者

2. Facebook PyRobot：Democratizing Robotics Research Award2019

3. Facebook博士2016-2018年計算機視覺研究金

4. 2017年BRC獎學金

5. 麻省理工學院Ho-Ching and Han-Ching Fund Award 2013

6. 麻省理工學院大中華計算機科學獎學金2013

7. 香港中文大學2012年度傑出論文獎

8. 2011年微軟亞洲研究金

9. 香港中文大學研究生獎學金2010-2012

10. 上海交通大學2010年度優秀本科生論文

更多信息，詳見個人主頁：http://bzhou.ie.cuhk.edu.hk/

強化學習課程目錄

1. 概括與基礎

2. 馬爾科夫決策過程

3. 無模型的價值函數估計和控制

4. 價值函數的近似

5. 策略優化基礎

6. 策略優化進階

7. 基於環境模型的 RL 方法

8. 模仿學習

9. RL 分佈式系統

10. 完結篇

部分課件pdf展示

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